mlc_lsdr:多标签分类的几种标签空间降维方法的实现

减少标签空间维数的多标签分类 该程序包括五种线性标签空间转换方法。 所有方法中使用的基础学习器是带有固定正则化参数的正则线性回归。 请在demo.m中查看用法。 与随机丢弃的二进制相关性（BR），主要标签空间变换（PLST）在 遥远的大和林玄天。 具有主标签空间转换的多标签分类。 神经计算，24（9）：2508--2542，2012年9月。 条件主标签空间转换（CPLST）在 陈耀南和林玄天。 减少特征识别的标签空间尺寸，以实现多标签分类。 《神经信息处理系统的进展：2012年会议记录（NIPS）》，第1538--1546页，2012年12月。 感知功能的隐式标签空间编码（FaIE）是在 林子嘉，丁桂光，胡明清和王建民。 通过特征感知隐式标签空间编码进行多标签分类。 2014年6月，在第31届国际机器学习国际会议（ICML）的会议记录中。 列子集选择问题（CSSP）在 魏碧和郭富城